cuda12.2安装DGL版本
时间: 2023-11-08 14:05:10 浏览: 441
安装 DGL 时需要先安装 PyTorch 或 TensorFlow,然后再通过 pip 安装 DGL。在安装 PyTorch 或 TensorFlow 时需要根据 CUDA 版本选择对应的版本。因此,安装 DGL 时需要先确定 CUDA 版本,然后选择对应的 PyTorch 或 TensorFlow 版本进行安装。
以 CUDA 12.2 为例,可以通过以下命令安装 PyTorch 和 DGL:
```
pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
pip install dgl-cu111
```
其中,`torch==1.9.0+cu111` 表示安装 PyTorch 1.9.0 版本,使用的 CUDA 版本为 11.1。`dgl-cu111` 表示安装 DGL 的 CUDA 11.1 版本。
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下载对应cuda版本的dgl
根据提供的引用内容,您可以在https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/dgl-cu102/下载对应cuda版本的dgl。请确保您下载的版本与您的cuda版本相匹配。例如,如果您的cuda版本是10.1,您可以下载dgl-cu101-0.6.1-cp36-cp36m-wim_amd64.whl文件进行安装。
如何安装dgl旧的cuda版本
DGL的旧版本支持不同的CUDA版本。你可以在安装DGL时通过`CUDA`参数指定CUDA版本。例如,如果你想要安装DGL 0.4.3版本,支持CUDA 9.0版本,可以使用以下命令:
```
pip install dgl-cu90==0.4.3
```
其中,`cu90`表示CUDA 9.0版本,`0.4.3`表示DGL的版本号。如果你想要安装其他版本的DGL,可以将`cu90`替换为对应的CUDA版本号。
注意,安装旧版本的DGL需要先安装对应版本的CUDA和cuDNN,并且需要与你的GPU硬件兼容。同时,不同版本的DGL可能需要不同版本的PyTorch或TensorFlow等依赖库,需要根据实际情况进行安装。